Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.6_2
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pp.623-629
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2012
During the construction of crossing engineering one of the important measures to ensure the safety of subway operation is the implementation of deformation surveying to the existing subway tunnel. Guangzhou new subway line 2 engineering which crosses the existing tunnel is taken as the background. How to achieve intelligent and automatic deformation surveying forecast during the subway tunnel construction process is studied. Because large amount of surveying data exists in the subway construction, deformation analysis is difficult and prediction has low accuracy, a subway intelligent deformation prediction model based on the PBIL and support vector machine is proposed. The PBIL algorithm is used to optimize the exact key parameters combination of support vector machine though probability analysis and thereby the predictive ability of the model deformation is greatly improved. Through applications on the Guangzhou subway across deformation surveying deformation engineering the prediction method's predictive ability has high accuracy and the method has high practicality. It can support effective solution to the implementation of the comprehensive and accurate surveying and early warning under subway operation conditions with the environmental interference and complex deformation.
Kim, Younhee;Jun, DongSan;Jung, Soon-Heung;Choi, Jin Soo;Kim, Jinwoong
ETRI Journal
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v.35
no.2
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pp.270-280
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2013
A fast intra-prediction method is proposed for High Efficiency Video Coding (HEVC) using a fast intra-mode decision and fast coding unit (CU) size decision. HEVC supports very sophisticated intra modes and a recursive quadtree-based CU structure. To provide a high coding efficiency, the mode and CU size are selected in a rate-distortion optimized manner. This causes a high computational complexity in the encoder, and, for practical applications, the complexity should be significantly reduced. In this paper, among the many predefined modes, the intra-prediction mode is chosen without rate-distortion optimization processes, instead using the difference between the minimum and second minimum of the rate-distortion cost estimation based on the Hadamard transform. The experiment results show that the proposed method achieves a 49.04% reduction in the intra-prediction time and a 32.74% reduction in the total encoding time with a nearly similar coding performance to that of HEVC test model 2.1.
Prediction of fault-prone modules continues to attract researcher's interest due to its significant impact on software development cost. The most important goal of such techniques is to correctly identify the modules where faults are most likely to present in early phases of software development lifecycle. Various software metrics related to modules level fault data have been successfully used for prediction of fault-prone modules. Goal of this research is to predict the faulty modules at design phase using design metrics of modules and faults related to modules. We have analyzed the effect of pre-processing and different machine learning schemes on eleven projects from NASA Metrics Data Program which offers design metrics and its related faults. Using seven machine learning and four preprocessing techniques we confirmed that models built from design metrics are surprisingly good at fault proneness prediction. The result shows that we should choose Naïve Bayes or Voting feature intervals with discretization for different data sets as they outperformed out of 28 schemes. Naive Bayes and Voting feature intervals has performed AUC > 0.7 on average of eleven projects. Our proposed framework is effective and can predict an acceptable level of fault at design phases.
The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS, UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.
Since the towing tank was operated from early 1979, the test and analysis methods have been established and applied for the performance prediction of ships. Especially the analysis programs for the resistance test ('EHP') and self-propulsion test ('DHP') based on the 1978 ITTC performance prediction method was modified as a name of 'PPTT' in order to include the form factor calculation, two-dimensional analysis method, the prediction on multi-screw ship and the organization of data filing system. Recently the program 'PPTT' was improved to cover the procedure of data fairing, the analysis of propeller-open-water test results carried out at low and high Reynolds numbers, etc. This paper describes the newly improved analysis program 'PTI'.
The study was conducted to determine if variation in protein yield can be explained by expressions of early lactation somatic cell score (SCS) and if prediction can be improved by including SCS among the predictors. A data set was prepared (n = 663,438) from Wisconsin Dairy Improvement Association (USA) records for protein yield with sample days near 20. Stepwise regression was used requiring F statistic (p < .01) for any variable to stay in the model. Separate analyses were run for 12 combinations of four seasons and first three parities. Selection of SCS variables was not consistent across seasons or lactations. Coefficients of detennination ($R^2$) ranged from 51 to 61% with higher values for earlier lactations. Including any expression of SCS in the prediction equations improved $R^2$ by < 1 %. SCS was associated with milk yield on the sample day, but the association was not strong enough to improve the prediction of future yield when other expressions of milk yield were in the model.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2012.11a
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pp.93-94
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2012
In this study, prediction of later-age compressive strength of ultra-high strength concrete, based on the accelerated strength of concrete cured in 80℃ warm water was investigated. As a result, the nature of ultra-high strength concrete showed a rapid early strength enhancement, compressive strength using warm water method of 80℃ at 2days is same compressive at 28days using standard curing.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1995.10a
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pp.124-128
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1995
It is the "maturity rule" that concrete of the same mix, at the same maturity, has the same strength. In this study, the Nurse-Saul function which was proposed to account for the effects of temperature and time on strength development is used in computing maturity. After existing various functions to relate concrete strength to the maturity value are considered, new strenth-maturity function is proposed. Tests are conducted in order to compare prediction value with measured concrete strength. The constants in proposed prediction equation are determined by standard specimens(cylinders) test, and the equation is adopted to predict strength of slab. The slab was cast in the laboratory from the same batch of mole, and cores are cut from slab in order to estimate the actual strength. Tehese values are used to compare with proposed equation. equation.
The ballast tank of a ship is a system that realizes the required shipping condition and controls the draft of a ship. The loading/unloading of the ballast tank is frequently operated during navigation and the accurate prediction of the loading/unloading time is very important. A numerical algorithm that predicts the loading/unloading time of the ballast tank has been developed and applied to the prediction of the loading/unloading time of the ballast tank with various piping systems. This algorithm can be useful in optimizing the ballast tank system in early design stage.
Recently, global railway car makers are competing desperately in developing high-speed railway vehicles. Ensuring passenger safety during a crash is essential. The design and the manufacturing of energy absorbing components are becoming more and more important. A deformation tube is a typical passive energy absorbing component for railway cars. In the current study the slab method was used to predict the energy absorbing capability of a deformation tube during the early design stage. The usefulness of the prediction method is verified through the comparisons between the results of FE simulations and those of the prediction method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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